我们很荣幸地宣布,自7月26日起Databricks开始提供Apache Spark 2.0的下载,这个版本是基于社区在过去两年的经验总结而成,不但加入了用户喜爱的功能,也修复了之前的痛点. 本文总结了Spark 2.0的三大主题:更简单.更快速.更智能,另有Spark 2.0内容的文章汇总介绍了更多细节. 两个月前,Databricks发布了Apache Spark 2.0的技术预览版,如下表所见,目前我们有10%的集群都在使用这个版本,根据客户使用新版的经验及反馈意见,新版得以发布,Data

码农很忙代理IP系统V1.0版本上线 经过为期一个月的重写和测试,新版本的码农很忙代理IP系统已于今日正式上线.新版本拥有更精准的匿名类型识别和更高效的验证调度算法. 新版本仍旧采用ASP.NET Boilerplate做为基础框架,Topshelf承载服务进程,Quartz.NET作为任务调度组件,后端数据库仍为RDS MySQL. 老版本系统已经下线,其所使用的域名已经暂停暂停服务,您可以使用https://proxy.coderbusy.com/访问新的系统. 更新日志 修改匿名类型检测机

4月28日,已增加多媒体上传及下载API,对应MediaUploadRequest和MediaGetRequest ---------------------------------------------------------------------------- 4月24日,感谢@八二制造的提醒,修复了自定义菜单查询返回的错误,现已修正. ----------------------------------------------------------------------------

新版系统包含老版所有功能,软件基础功能请点击查看<采石管理系统,采石厂车辆出入管理系统> 新增功能点 近期对采石厂管理系统进行了升级和完善,系统更加灵活好用,应用场景更加广泛.主要更新一下内容如下: 同时支持净重和方量 新增3种辅助统计属性 权限设置:普通操作员无法删除出场单,仅有作废单据权限. 功能1:同时支持净重和方量 在实际应用中有些采石厂是根据“方量”计算价格的,管理员在“系统设置”中配置“金额计算”方式,净重或方量.即:交易金额 = 净重 * 单价,或 交易金额 = 方量 * 单价.

在Spark2.0版本中(不是基于RDD API的MLlib),共有四种聚类方法:             (1)K-means             (2)Latent Dirichlet allocation (LDA)             (3)Bisecting k-means(二分k均值算法)             (4)Gaussian Mixture Model (GMM).             基于RDD API的MLLib中,共有六种聚类方法:          

在Spark2.0版本中(不是基于RDD API的MLlib),共有四种聚类方法:      (1)K-means      (2)Latent Dirichlet allocation (LDA)      (3)Bisecting k-means(二分k均值算法)      (4)Gaussian Mixture Model (GMM).        基于RDD API的MLLib中,共有六种聚类方法:      (1)K-means      (2)Gaussian mixture  

在Spark2.0版本中(不是基于RDD API的MLlib),共有四种聚类方法:      (1)K-means      (2)Latent Dirichlet allocation (LDA)      (3)Bisecting k-means(二分k均值算法)      (4)Gaussian Mixture Model (GMM).        基于RDD API的MLLib中,共有六种聚类方法:      (1)K-means      (2)Gaussian mixture  

在Spark2.0版本中(不是基于RDD API的MLlib),共有四种聚类方法:      (1)K-means      (2)Latent Dirichlet allocation (LDA)      (3)Bisecting k-means(二分k均值算法)      (4)Gaussian Mixture Model (GMM)       基于RDD API的MLLib中,共有六种聚类方法:      (1)K-means      (2)Gaussian mixture     

目录 前言 升级spark到2.0 将geotrellis最新版部署到spark2.0(CDH) 总结 一.前言        事情总是变化这么快,前面刚写了一篇博客介绍如何将geotrellis移植导CDH中(见geotrellis使用(二十四)将Geotrellis移植到CDH中必须要填的若干个坑),刚各种折腾几天,就又跑不起来了,查找一番,发现是由于将geotrellis升级到最新版造成的,所以不得不赶紧再救火.原来是最新版以及以后的版本geotrellis都不再支持spark2.0以下版

主要在maven-for-scalaIDE纠结了,因为在eclipse版本是luna4.x 里面有自己带有的maven. 根据网上面无脑的下一步下一步,出现了错误,在此讲解各个插件的用途,以此新人看见了,少走一些弯路. 其实主要的问题是自己独立去下载scala插件,把scala依赖包拷贝到eclipse的plugins和features里面,然后maven也是自己下载手动修改了 Installations里面我在add加入我自己下载的maven的路径,然后修改了maven里面confg配置文件里

Apache Spark2.0正式发布 7月26日起Databricks开始提供Apache Spark 2.0的下载,这个版本是基于社区在过去两年的经验总结而成,不但加入了用户喜爱的功能,也修复了之前的痛点. 本文总结了Spark 2.0的三大主题:更简单.更快速.更智能,另有Spark 2.0内容的文章汇总介绍了更多细节. 两个月前,Databricks发布了Apache Spark 2.0的技术预览版,如下表所见,目前我们有10%的集群都在使用这个版本,根据客户使用新版的经验及反馈意见,新

下载hadoop http://hadoop.apache.org/releases.html --> http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.6.5/hadoop-2.6.5.tar.gz 安装hadoop,配置HADOOP_HOME, 把${HADOOP_HOME}/bin放到path 下载spark http://spark.apache.org/downloads.html --> https:

内存计算平台spark在今年6月份的时候正式发布了spark2.0,相比上一版本的spark1.6版本,在内存优化,数据组织,流计算等方面都做出了较大的改变,同时更加注重基于DataFrame数据组织的MLlib,更加注重机器学习整个过程的管道化. 当然,作为使用者,特别是需要运用到线上的系统,大部分厂家还是会继续选择已经稳定的spark1.6版本,并且在spark2.0逐渐成熟之后才会开始考虑系统组件的升级.作为开发者,还是有必要先行一步,去了解spark2.0的一些特性和使用,及思考/借鉴一

缘起 哈喽各位小伙伴周三好,春节已经过去好多天了,群里小伙伴也各种催搞了,新年也接了新项目,比较忙,不过还是终于赶上这个二月的尾巴写了这篇文章,也把 vue 权限后台上线了(项目地址:http://123.206.33.109:2364,服务器低配较慢,如果你想要核心的这些Sql数据,可以进群,查看群文件,这个项目的后端,就是大家一直跟着学的 Blog.Core 项目 github.com/anjoy8/Blog.Core),因为是第一版,功能还是比较简单,代码的含金量上也还没有做更多的优化处理

由于时间关系,多人博客系统这里穿插一个2.0版本. 2.0版本本来是打算用于建立个人网站,但是后来发现个人建站需要购买域名服务器,还需要备案,很繁琐.最终放弃.完成此版本,最终也只是作为技术演练.此版本设计和开发都很快和很粗燥,当时想着能快速上线. 2.0版本特性: 1.单人博客. 2.后台使用spring boot单体应用,数据库使用mariadb. 3.前端使用vue.js. 4.docker部署. 缺点: 1.设计粗糙,界面丑陋. 2.vue学习不全部,导致前端很多地方vue使用不当. 2

微信小程序商城开源项目,Weixin-App-Shop 1.0 版本正式发布 Weixin-App-Shop 是捷微团队开发的微信小程序商城开源项目,涵盖了微信商城的全部功能,能够快速发布简单易用的小程序商城.采用工具“微信web开发”上传小程序,即可快速体验发布体验小程序商城.功能已经非常完善,非常适合需要微信小程序商城的公司快速上线业务. 当前版本:v_1.0 | 2018-10-16 一.功能介绍: 此版本提供商城基本功能: 1. 商城首页,首页广告位,首页专题,首页商品推荐等:    2

apache的各个软件各个版本下载:  http://archive.apache.org/dist/ 1.下载spark. sudo tar -zxf ~/下载/spark-2.0.2-bin-without-hadoop.tgz -C /usr/local/ cd /usr/local sudo mv ./spark-2.0.2-bin-without-hadoop/ ./spark sudo chown -R ubuntu ./spark 2.在Mster节点主机的终端中执行如下命令: v

迷你音乐播放器V1.0正式上线! 版本介绍: 1.随机播放切换开关(通过点击专辑图片) 2.通过拖动歌曲名及艺术家名调整歌曲播放进度 3.手机浏览访问支持熄屏播放 4.暂不支持在线搜索功能 快来一起分享吧~~~GitHub(戳我)  

Hive默认使用MapReduce作为执行引擎,即Hive on mr,Hive还可以使用Tez和Spark作为其执行引擎,分别为Hive on Tez和Hive on Spark.由于MapReduce中间计算均需要写入磁盘,而Spark是放在内存中,所以总体来讲Spark比MapReduce快很多.默认情况下,Hive on Spark 在YARN模式下支持Spark. 因为本人在之前搭建的集群中,部署的环境为:hadoop2.7.3 hive2.3.4 scala2.12.8 kafka2

Spark2.0 MLPC(多层神经网络分类器)算法概述 MultilayerPerceptronClassifier(MLPC)这是一个基于前馈神经网络的分类器,它是一种在输入层与输出层之间含有一层或多层隐含结点的具有正向传播机制的神经网络模型.  中间的节点使用sigmoid (logistic)函数,输出层的节点使用softmax函数.输出层的节点的数目表示分类器有几类.MLPC学习过程中使用BP算法,优化问题抽象成logistic loss function并使用L-BFGS进行优化.

概念梳理 GBDT的别称 GBDT(Gradient Boost Decision Tree),梯度提升决策树.     GBDT这个算法还有一些其他的名字,比如说MART(Multiple Additive Regression Tree),GBRT(Gradient Boost Regression Tree),Tree Net等,其实它们都是一个东西(参考自wikipedia – Gradient Boosting),发明者是Friedman. 研究GBDT一定要看看Friedman的pa